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Record W3031206549 · doi:10.4000/physio-geo.11251

Choix des essences de reboisement pour la forêt de la Maâmora (Maroc) sur la base de la tolérance des plants juvéniles à la sécheresse

2020· article· fr· W3031206549 on OpenAlexaff
Abdenbi Zine El Abidine, Mohamed Bouderrah, Mohammed S. Lamhamedi, Fouad Mounir, Vanessa Has-Marleang Saint Jean, Quentin Ponette

Bibliographic record

VenuePhysio-Géo · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicPlant Water Relations and Carbon Dynamics
Canadian institutionsUniversité LavalCenter for Northern Studies
Fundersnot available
KeywordsForestryHumanitiesReforestationGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les plans d'aménagement de la forêt de la Maâmora au Maroc ont favorisé l'extension des plantations d'espèces exotiques aux dépens du Chêne-liège (Quercus suber), espèce climacique. Les sécheresses récurrentes et la perspective des changements climatiques imposent de revoir le choix des essences pour les reboisements dans cette forêt. L'objectif de ce travail consiste à évaluer les relations hydriques et la croissance des plants du Gommier rouge (Eucalyptus camaldulensis), du Thuya de Berbérie (Tetraclinis articulata), du Chêne-liège (Quercus suber) et du Pin maritime des Landes (Pinus pinaster ssp. atlantica), soumis à un déficit hydrique édaphique continu. Celui-ci a négativement et significativement affecté le statut hydrique des plants et leur croissance, mais l'effet a varié significativement selon les espèces et la durée d'assèchement. Le statut hydrique et la croissance des plants du Gommier rouge ont été plus affectés négativement par l'assèchement que ceux des autres espèces. La perte de croissance des plants du Gommier rouge a été de 22 à 65 % selon les paramètres d'évaluation. Le reboisement dans la forêt de la Maâmora devra favoriser le Chêne-liège, le Pin maritime des Landes et éviter le Gommier rouge. Par ailleurs, le Thuya de Berbérie mériterait d'être introduit dans les biotopes les moins favorables au Chêne-liège.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.380
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.233
Teacher spread0.220 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations4
Published2020
Admission routes1
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